Nervous system network models
மனித நரம்பு மண்டலத்தின் நெட்வொர்க்கில் இணைப்புகள் மூலம் இணைக்கப்பட்டுள்ள முனைகள் (எடுத்துக்காட்டாக, நியூரான்கள்) உள்ளன (எடுத்துக்காட்டாக, ஒத்திசைவுகள்). இணைப்பை உடற்கூறியல் ரீதியாகவோ, செயல்பாட்டு ரீதியாகவோ அல்லது மின்காந்த இயற்பியல் ரீதியாகவோ பார்க்கலாம். இவை பல விக்கிப்பீடியா கட்டுரைகளில் வழங்கப்படுகின்றன, அவற்றில் இணைப்புவாதம் (ஏ. கே. ஏ. இணையான விநியோகிக்கப்பட்ட செயலாக்கம் (பி. டி. பி), உயிரியல் நரம்பியல் நெட்வொர்க், செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் (ஏ. கே. ஏ. நரம்பியல் வலையமைப்பு), கணக்கீட்டு நரம்பியல், அத்துடன் அஸ்கோலியின் பல புத்தகங்களில், ஜி. ஏ. (2002), ஸ்டெர்ராட், டி., கிரஹாம், பி., கில்லிஸ், ஏ., & வில்ஷா, டி. (2011), கெர்ஸ்ட்னர், டபிள்யூ., & கிஸ்ட்லர், டபிள்யூ. (2002), மற்றும் ருமல்ஹார்ட், ஜே. எல்., மெக்லெலேண்ட், ஜே. எல்., மற்றும் பி. டி. பி ரிசர்ச் குரூப் (1986). இந்த கட்டுரையின் கவனம் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பை (தொழில்நுட்ப ரீதியாக நரம்பணு மாதிரியை அடிப்படையாகக் கொண்ட நரம்பியல் வலையமைப்பு) மாதிரியாக்குவதற்கான விரிவான பார்வையாகும். முன்னோக்கு மற்றும் இணைப்பின் அடிப்படையில் ஒரு அணுகுமுறை தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டவுடன், மாதிரிகள் நுண்ணோக்கி (அயனி மற்றும் நரம்பணு), மெசோஸ்கோபிக் (செயல்பாட்டு அல்லது மக்கள் தொகை) அல்லது மேக்ரோஸ்கோபிக் (அமைப்பு) நிலைகளில் உருவாக்கப்படுகின்றன. கம்ப்யூடேஷனல் மாடலிங் என்பது கம்ப்யூட்டிங் கருவிகளைப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்பட்ட மாதிரிகளைக் குறிக்கிறது. நரம்பு மண்டலம் நரம்பணுக்கள் மற்றும் நரம்பணுக்களால் ஆன நெட்வொர்க்குகளைக் கொண்டுள்ளது, இது திசுக்களுடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் கட்டுப்படுத்துகிறது, அத்துடன் மனித எண்ணங்கள் மற்றும் நடத்தையை பாதிக்கிறது. நரம்பு மண்டலத்தின் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை மாதிரியாக்குவதில் ஒருவர் பல காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். மூளை மற்றும் நரம்பியல் வலையமைப்பு, வன்பொருள் (உறுப்புகள்), மென்பொருள் (நிரல்கள்), நினைவகம் (குறுகிய கால மற்றும் நீண்ட கால), தரவுத்தளம் (மையப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட), மற்றும் செயலில் உள்ள கூறுகளின் (நியூரான்கள், சினாப்ஸ்கள் மற்றும் திசுக்கள் போன்றவை) மற்றும் செயலற்ற கூறுகளின் (காட்சி மற்றும் செவிவழி அமைப்பின் பகுதிகள் போன்றவை) ஒரு சிக்கலான வலையமைப்பு ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய ஒரு ஒருங்கிணைந்த மற்றும் தன்னிறைவு பெற்ற ஃபார்ம்வேர் அமைப்பாகக் கருதப்பட வேண்டும், அவை உடலுக்கு உள்ளேயும் வெளியேயும் தகவல்களை எடுத்துச் செல்கின்றன. ஒருவர் ஏன் மூளை மற்றும் நரம்பியல் வலையமைப்பை மாதிரியாக்க விரும்புகிறார்? மிகவும் அதிநவீன கணினி அமைப்புகள் வாழ்க்கையின் அனைத்துத் துறைகளிலும் உருவாக்கப்பட்டு பயன்படுத்தப்பட்டாலும், அவை வன்பொருள் மற்றும் மென்பொருள் திறன்களில் மனித அமைப்பிற்கு அருகில் இல்லை. எனவே, விஞ்ஞானிகள் மனித செயல்பாட்டு முறையைப் புரிந்துகொண்டு அதன் செயல்பாடுகளை உருவகப்படுத்த முயற்சிக்கின்றனர். இதை நிறைவேற்ற, ஒருவர் அதன் கூறுகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை மாதிரியாக்க வேண்டும் மற்றும் நிஜ வாழ்க்கையுடன் அதன் செயல்திறனை சரிபார்க்க வேண்டும். நன்கு உருவகப்படுத்தப்பட்ட நரம்பு மண்டலத்தின் கணக்கீட்டு மாதிரிகள் நரம்பு மண்டலத்தைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் நிஜ வாழ்க்கைப் பிரச்சினைகளுக்கான தீர்வுகளுக்கு அதைப் பயன்படுத்துவதற்கும் உதவுகின்றன. மூளை என்றால் என்ன, நரம்பியல் நெட்வொர்க் என்றால் என்ன? பிரிவு 2.1 முந்தைய கேள்வியை பரிணாமக் கண்ணோட்டத்தில் உரையாற்றுகிறது. இரண்டாவது கேள்விக்கான பதில் ரமோன் ஒய் காஜல் (1894) முன்வைத்த நரம்பியல் கோட்பாட்டை அடிப்படையாகக் கொண்டது. அடிப்படை உயிரியல் அலகு நியூரான் என்று அழைக்கப்படும் ஒரு செயலில் உள்ள செல் என்றும், மனித இயந்திரம் இந்த நியூரான்களை இணைக்கும் ஒரு பரந்த வலையமைப்பால் இயக்கப்படுகிறது என்றும் அவர் கருதுகிறார், இது நரம்பியல் (அல்லது நரம்பியல்) வலையமைப்பு என்று அழைக்கப்படுகிறது. நரம்பு மண்டலத்தை உள்ளடக்கிய மனித இயந்திரத்தை உருவாக்க நரம்பு வலையமைப்பு மனித உறுப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்கப்படுகிறது. நரம்பு மண்டலத்தின் பல்வேறு அம்சங்களின் எண்ணற்ற மாதிரிகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன, மேலும் மேலே அடையாளம் காணப்பட்ட பல விக்கிப்பீடியா கட்டுரைகள் இந்த விஷயத்தில் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. இந்தக் கட்டுரையின் நோக்கம் அனைத்து மாதிரிகளைப் பற்றிய விரிவான பார்வையை முன்வைப்பதும், வாசகருக்கு, குறிப்பாக ஒரு புதியவருக்கு, நரம்பியல் அறிவியலுக்கு, பல்வேறு ஆதாரங்களைக் குறிப்பிடுவதும் ஆகும். வலையமைப்பு பண்புகள் நரம்பியல் வலையமைப்பின் அடிப்படை கட்டமைப்பு அலகு ஒரு நரம்பணுவை மற்றொரு நரம்பணுவுடன் ஒரு செயலில் உள்ள சந்திப்பு வழியாக இணைப்பதாகும், இது சினாப்ஸ் என்று அழைக்கப்படுகிறது. பரவலாக வேறுபட்ட பண்புகளைக் கொண்ட நரம்பணுக்கள் ஒத்திசைவுகள் வழியாக ஒருவருக்கொருவர் இணைக்கப்பட்டுள்ளன, அவற்றின் பண்புகளும் பல்வேறு இரசாயன மற்றும் மின் பண்புகளைக் கொண்டுள்ளன. மூளை மற்றும் நரம்பியல் வலையமைப்பின் சாத்தியமான அனைத்து மாதிரிகளையும் பற்றிய விரிவான பார்வையை வழங்குவதில், நெட்வொர்க்குகளின் பண்புகள் மற்றும் நிறைவேற்றப்பட வேண்டிய குறிக்கோள்களின் அடிப்படையில் பொருளை ஒழுங்கமைப்பதே ஒரு அணுகுமுறையாகும். பிந்தையது மூளை மற்றும் நரம்பு மண்டலத்தை நன்கு புரிந்துகொள்வதற்காகவோ அல்லது மொத்த அல்லது பகுதி நரம்பு மண்டலத்திலிருந்து பெறப்பட்ட அறிவை செயற்கை நுண்ணறிவு, நரம்பியல் போன்ற நிஜ உலக பயன்பாடுகளுக்கு அல்லது சமூகத்திற்கான மருத்துவ அறிவியலில் முன்னேற்றங்களுக்கு பயன்படுத்துவதற்காகவோ இருக்கலாம். நெட்வொர்க் இணைப்பு மற்றும் மாதிரிகள் ஒரு உயர் மட்ட பிரதிநிதித்துவத்தில், நியூரான்களை மற்ற நியூரான்களுடன் இணைத்து மூன்று வழிகளில் ஒன்றில் நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்கலாம். ஒரு குறிப்பிட்ட நெட்வொர்க்கை உடலியல் ரீதியாக (அல்லது உடற்கூறியல் ரீதியாக) இணைக்கப்பட்ட நெட்வொர்க்காகக் குறிப்பிடலாம் மற்றும் அந்த வழியில் வடிவமைக்கப்படலாம். இதற்கு பல அணுகுமுறைகள் உள்ளன (பார்க்க அஸ்கோலி, ஜி. ஏ. (2002) ஸ்பார்ன்ஸ், ஓ. (2007), கனெக்ஷனிசம், ருமல்ஹார்ட், ஜே. எல்., மெக்லெலேண்ட், ஜே. எல்., மற்றும் பி. டி. பி ரிசர்ச் குரூப் (1986), அர்பிப், எம். ஏ. (2007). அல்லது, இது ஒரு குறிப்பிட்ட செயல்பாட்டிற்கு சேவை செய்யும் ஒரு செயல்பாட்டு வலையமைப்பை உருவாக்கி அதற்கேற்ப வடிவமைக்கப்படலாம் (தேன், சி. ஜே., கோட்டர், ஆர்., பிரேக்ஸ்பியர், ஆர்., & ஸ்பார்ன்ஸ், ஓ. (2007), அர்பிப், எம். ஏ. (2007). மூன்றாவது வழி, நரம்பியல் அமைப்பின் உயிரியல் கூறுகளின் செயல்பாட்டின் கோட்பாட்டை ஒரு கணித மாதிரியால், கணித சமன்பாடுகளின் தொகுப்பின் வடிவத்தில் கருதுவதாகும். சமன்பாட்டின் மாறிகள் என்பது டென்ட்ரைட்டின் பரிமாணங்கள் அல்லது ஒரு நரம்பணுவில் உள்ள ஆக்சானுடன் செயல்பாட்டு ஆற்றலின் தூண்டுதல் விகிதம் போன்ற மாதிரியாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ள பொருளின் சில அல்லது அனைத்து நரம்பியல் பண்புகளாகும். கணித சமன்பாடுகள் கணக்கீட்டு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி தீர்க்கப்படுகின்றன, மேலும் முடிவுகள் உருவகப்படுத்துதல் அல்லது சோதனை செயல்முறைகள் மூலம் சரிபார்க்கப்படுகின்றன. மாடலிங் செய்வதற்கான இந்த அணுகுமுறை கணக்கீட்டு நரம்பியல் அறிவியல் என்று அழைக்கப்படுகிறது. இந்த முறை மூளையின் அயனி நிலை முதல் அமைப்பு நிலை வரை கூறுகளை மாதிரியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. சமிக்ஞையை கடந்து செல்லக்கூடிய அல்லது புதிய அல்லது கூடுதல் சமிக்ஞைகளை உருவாக்கக்கூடிய இடைநிலை செயலில் உள்ள நியூரான்கள் வழியாக ஒரு நரம்பணுவிலிருந்து இன்னொரு நரம்பணுவுக்கு தகவல் சமிக்ஞையை கொண்டு செல்லும் உயிரியல் கூறுகளின் ஒருங்கிணைந்த அமைப்பை மாதிரியாக்குவதற்கு இந்த முறை பொருந்தும். கணக்கீட்டு நரம்பியல் அணுகுமுறை பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது மற்றும் இரண்டு பொதுவான மாதிரிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது, ஒன்று செல் சவ்வு திறன் கோல்ட்மேன் (1943) மற்றும் ஹாட்ஜ்கின் மற்றும் காட்ஸ் (1949), மற்றொன்று ஹாட்ஜ்கின்-ஹக்ஸ்லி செயல் திறன் மாதிரியை (தகவல் சமிக்ஞை) அடிப்படையாகக் கொண்டது. மாடலிங் நிலைகள் ஸ்டெர்ராட், டி., கிரஹாம், பி., கில்லிஸ், ஏ., & வில்ஷா, டி. (2011) நரம்பியல் அறிவியலின் உயிரியல் மாதிரியை அயனி சேனல்கள் முதல் நரம்பு மண்டல நிலை வரை அளவு மற்றும் செயல்பாட்டின் அடிப்படையில் ஒன்பது நிலைகளாக வகைப்படுத்துகின்றன. அட்டவணை 1 நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு இதை அடிப்படையாகக் கொண்டது. ஸ்பார்ன்ஸ், ஓ. (2007) மூளை இணைப்பு, கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டு வகைகளின் அடிப்படையில் மாடலிங் பற்றிய தனது கட்டுரையில் முன்வைக்கிறார். நியூரான் மற்றும் சினாப்டிக் மட்டத்தில் இணைக்கும் ஒரு நெட்வொர்க் மைக்ரோஸ்கேலில் விழுகிறது. நியூரான்கள் நெடுவரிசைகள் மற்றும் சிறிய நெடுவரிசைகளின் எண்ணிக்கையாக வகைப்படுத்தப்பட்டால், நிலை மெசோஸ்கேல் என வரையறுக்கப்படுகிறது. மேக்ரோஸ்கேல் பிரதிநிதித்துவம் நெட்வொர்க்கை பிராந்தியங்களுக்கு இடையிலான பாதைகளால் இணைக்கப்பட்ட மூளையின் பகுதிகளாக கருதுகிறது. அர்பிப், எம். ஏ. (2007) மட்டு மாதிரியில், தொகுதிகள் மற்றும் துணை தொகுதிகளாக அமைப்பை ஒரு படிநிலை உருவாக்கம் கருதுகிறது. சமிக்ஞை முறைகள் நரம்பியல் சமிக்ஞை சுமார் 100 மில்லிவோல்ட் வீச்சு மற்றும் சுமார் 1 முதல் 2 மில்லி விநாடி காலம் கொண்ட குறுகிய மின் துடிப்புகளின் நீரோட்டத்தைக் கொண்டுள்ளது (ஜெர்ஸ்ட்னர், டபிள்யூ., & கிஸ்ட்லர், டபிள்யூ. (2002) அத்தியாயம் 1). தனித்தனி துடிப்புகள் செயல் திறன் அல்லது கூர்முனைகள் மற்றும் துடிப்புகளின் சங்கிலி ஸ்பைக் ரயில் என்று அழைக்கப்படுகிறது. செயல் திறன் எந்த தகவலையும் கொண்டிருக்கவில்லை. ஸ்பைக் ரயிலின் தொடக்க நேரம், ஸ்பைக்குகளின் விகிதம் அல்லது அதிர்வெண் மற்றும் ஸ்பைக் ரயிலில் உள்ள ஸ்பைக்குகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் முறை ஆகியவற்றின் கலவையானது தகவல் உள்ளடக்கம் அல்லது சமிக்ஞை செய்தியின் குறியீட்டை தீர்மானிக்கிறது. நியூரான் செல் மூன்று கூறுகளைக் கொண்டுள்ளது-படம் 1 இல் காட்டப்பட்டுள்ளபடி டென்ட்ரைட்டுகள், சோமா மற்றும் ஆக்சான். ஆர்பர் என்று அழைக்கப்படும் கிளைகளைக் கொண்ட ஒரு மரத்தின் வடிவத்தைக் கொண்ட டென்ட்ரைட்டுகள், நரம்பணு சினாப்ஸ்கள் வழியாக இணைக்கப்பட்டுள்ள பிற நரம்பணுக்களிலிருந்து செய்தியைப் பெறுகின்றன. ஒத்திசைவிலிருந்து ஒவ்வொரு டென்ட்ரைட்டும் பெறும் செயல் திறன் போஸ்ட்சினாப்டிக் ஆற்றல் என்று அழைக்கப்படுகிறது. போஸ்ட்சினாப்டிக் ஆற்றல்களின் ஒட்டுமொத்த கூட்டுத்தொகை சோமாவுக்கு வழங்கப்படுகிறது. திரவத்தின் உள்ளேயும் வெளியேயும் உள்ள அயனி கூறுகள் செல் சவ்வை சுமார் 65 மில்லிவோல்ட் ஓய்வெடுக்கும் திறனில் பராமரிக்கின்றன. ஒட்டுமொத்த போஸ்ட்சினாப்டிக் ஆற்றல் ஓய்வு திறனை விட அதிகமாக இருக்கும்போது, ஒரு செயல் திறன் செல் உடல் அல்லது சோமாவால் உருவாக்கப்பட்டு ஆக்சான் வழியாக பரப்பப்படுகிறது. ஆக்சான் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட முனையங்களைக் கொண்டிருக்கலாம், மேலும் இந்த முனையங்கள் நரம்பணு இணைக்கப்பட்டுள்ள சினாப்ஸ்களுக்கு நரம்பியக்கடத்திகளை அனுப்புகின்றன. டென்ட்ரைட்களால் பெறப்பட்ட தூண்டுதலைப் பொறுத்து, சோமா ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட நன்கு பிரிக்கப்பட்ட செயல் திறன்கள் அல்லது ஸ்பைக் ரயிலை உருவாக்கலாம். தூண்டுதல் சவ்வை ஒரு நேர்மறை ஆற்றலுக்குத் தூண்டினால், அது ஒரு உற்சாகமான நரம்பணுவாகும்; மேலும் அது ஓய்வெடுக்கும் திறனை எதிர்மறை திசையில் மேலும் இயக்கினால், அது ஒரு தடுப்பு நரம்பணுவாகும். செயல் திறனின் உருவாக்கம் "ஃபயரிங்" என்று அழைக்கப்படுகிறது. மேலே விவரிக்கப்பட்ட ஃபயரிங் நியூரான் ஒரு ஸ்பைக்கிங் நியூரான் என்று அழைக்கப்படுகிறது. நியூரானின் மின் சுற்றுவட்டத்தை பிரிவு 3 இல் மாதிரியாகக் காண்போம். இரண்டு வகையான ஸ்பைக்கிங் நியூரான்கள் உள்ளன. தூண்டுதல் வாசல் மட்டத்திற்கு மேலே இருந்தால், வெளியீடு ஒரு ஸ்பைக் ரயிலாக இருந்தால், அது ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் தீ (ஐ. எஃப்) நியூரான் மாதிரி என்று அழைக்கப்படுகிறது. வெளியீடு சுற்றுவட்டத்தின் உந்துவிசை பதிலைப் பொறுத்து வடிவமைக்கப்பட்டால், அது ஸ்பைக் ரெஸ்பான்ஸ் மாடல் (எஸ்ஆர்எம்) (கெஸ்ட்னர், டபிள்யூ. (1995)) என்று அழைக்கப்படுகிறது. ஸ்பைக்கிங் நியூரான் மாதிரி, ஸ்பைக்கிங் ரயிலின் அதிர்வெண் (ஸ்பைக்குகள் உருவாக்கப்படும் விகிதத்தின் தலைகீழ்) 0 இல் தொடங்கி தூண்டுதல் மின்னோட்டத்துடன் அதிகரிக்கிறது என்று கருதுகிறது. நுழைவாயிலில் துப்பாக்கிச் சூடு நடக்க மற்றொரு கற்பனையான மாதிரி உள்ளது, ஆனால் ஸ்பைக்கிங் நியூரான் மாதிரியைப் போல அதிர்வெண்ணில் மென்மையான உயர்வுக்கு மாறாக அதிர்வெண்ணில் ஒரு குவாண்டம் ஜம்ப் உள்ளது. இந்த மாடல் ரேட் மாடல் என்று அழைக்கப்படுகிறது. கெர்ஸ்ட்னர், டபிள்யூ., & கிஸ்ட்லர், டபிள்யூ. (2002), மற்றும் ஸ்டெர்ராட், டி., கிரஹாம், பி., கில்லிஸ், ஏ., & வில்ஷா, டி. (2011) ஆகியவை ஸ்பைக்கிங் நியூரான் மாதிரிகள் மற்றும் ரேட் நியூரான் மாதிரிகளின் விரிவான சிகிச்சைக்கு நல்ல ஆதாரங்களாகும். உயிரியல் மற்றும் செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு (ஏஎன்என்) என்ற கருத்து மெக்கல்லோக், டபிள்யூஎஸ் & பிட்ஸ், டபிள்யூ (1943) என்பவரால் உயிரியல் நரம்பணுக்களின் நடத்தையை அடிப்படையாகக் கொண்ட மாதிரிகளுக்காக அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது. நோர்பர்ட் வீனர் (1961) இந்த புதிய துறைக்கு சைபர்நெடிக்ஸ் என்ற பிரபலமான பெயரைக் கொடுத்தார், அதன் கொள்கை பொறியியல், உயிரியல், கட்டுப்பாட்டு அமைப்புகள், மூளை செயல்பாடுகள் மற்றும் கணினி அறிவியல் ஆகியவற்றுக்கு இடையிலான இடைநிலை உறவாகும். கணினி அறிவியல் துறை முன்னேறி வருவதால், வான் நியூமன் வகை கணினி நரம்பியல் ஆய்வின் ஆரம்பத்தில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது. ஆனால் உயிரியல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் பயன்பாடுகளுக்குத் தேவையான குறியீட்டு செயலாக்கம், நிர்ணயிக்கப்படாத கணக்கீடுகள், மாறும் செயல்பாடுகள், இணையான விநியோகிக்கப்பட்ட செயலாக்கம் மற்றும் விரிவான அறிவுத் தளங்களின் மேலாண்மை ஆகியவற்றிற்கு இது பொருத்தமானதாக இல்லை; மேலும் மனம் போன்ற இயந்திர வளர்ச்சியின் திசை ஒரு கற்றல் இயந்திரமாக மாற்றப்பட்டது. கம்ப்யூட்டிங் தொழில்நுட்பம் பின்னர் விரிவாக முன்னேறியுள்ளது மற்றும் கணக்கீட்டு நரம்பியல் இப்போது உயிரியல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்கிற்காக உருவாக்கப்பட்ட கணித மாதிரிகளை கையாள முடிகிறது. இரண்டையும் இணைப்பதற்கான முயற்சிகள் உட்பட செயற்கை மற்றும் உயிரியல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் இரண்டிலும் ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடு முன்னேறி வருகின்றன. நரம்பு மண்டல மாதிரிகள் பரிணாம மூளை மாதிரி "மூளையின் முக்கோணக் கோட்பாடு" மெக்லீன், பி. (2003) மூளையின் நிறுவனக் கட்டமைப்பைக் கோட்பாட்டிற்கு பயன்படுத்தப்படும் பல மாதிரிகளில் ஒன்றாகும். மூளையின் மிகவும் பழமையான நரம்பியல் அமைப்பு மூளை தண்டு அல்லது "பல்லியின் மூளை" ஆகும். இரண்டாவது கட்டம் லிம்பிக் அல்லது பேலியோ-பாலூட்டி மூளை மற்றும் விலங்குகள் உயிர்வாழ்வதற்குத் தேவையான நான்கு செயல்பாடுகளைச் செய்கிறது-சண்டை, உணவு, தப்பிப்பது மற்றும் வேசித்தனம். மூன்றாவது கட்டம் நியோ கார்டெக்ஸ் அல்லது நியோ-பாலூட்டி மூளை ஆகும். மனிதர்களை மற்ற விலங்குகளிலிருந்து வேறுபடுத்தும் உயர் அறிவாற்றல் செயல்பாடுகள் முதன்மையாக புறணி மண்டலத்தில் உள்ளன. ஊர்வன மூளை தசைகள், சமநிலை மற்றும் சுவாசம் மற்றும் இதய துடிப்பு போன்ற தன்னியக்க செயல்பாடுகளைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. ஆழ்ந்த தூக்கத்தில் கூட மூளையின் இந்த பகுதி சுறுசுறுப்பாக உள்ளது. லிம்பிக் அமைப்பில் ஹைபோதாலமஸ், ஹிப்போகாம்பஸ் மற்றும் அமிக்டாலா ஆகியவை அடங்கும். நியோ கார்டெக்ஸ் கார்டெக்ஸ் மற்றும் பெருமூளை ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. இது விலங்கினங்களின் மூளைக்கும், குறிப்பாக, மனித இனங்களுக்கும் ஒத்திருக்கிறது. மூன்று மூளைகள் ஒவ்வொன்றும் நரம்புகளால் மற்ற இரண்டுடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளன, ஆனால் ஒவ்வொன்றும் தனித்துவமான திறன்களுடன் அதன் சொந்த மூளை அமைப்பாக செயல்படுவதாகத் தெரிகிறது. (ட்ரையூன் மூளையில் விளக்கப்படத்தைப் பார்க்கவும்.) பி. டி. பி/இணைப்புவாத மாதிரி இணைப்புவாத மாதிரி இணையான விநியோகிக்கப்பட்ட செயலாக்க கட்டமைப்பிலிருந்து உருவானது, இது ஒரு மெட்டாதியோரியை உருவாக்குகிறது, இதிலிருந்து குறிப்பிட்ட பயன்பாடுகளுக்கு குறிப்பிட்ட மாதிரிகளை உருவாக்க முடியும். பி. டி. பி அணுகுமுறை (ருமல்ஹார்ட், ஜே. எல்., மெக்லெலேண்ட், ஜே. எல்., மற்றும் பி. டி. பி ரிசர்ச் குரூப் (1986)) என்பது மனித நரம்பு மண்டலத்தில் என்ன நடக்கிறது என்பதைப் போலவே பல ஒன்றோடொன்று தொடர்புடைய செயல்பாடுகளின் விநியோகிக்கப்பட்ட இணையான செயலாக்கமாகும். தனிப்பட்ட நிறுவனங்கள் அலகுகளாக வரையறுக்கப்படுகின்றன மற்றும் அலகுகள் ஒரு நெட்வொர்க்கை உருவாக்க இணைக்கப்பட்டுள்ளன. எனவே, நரம்பு மண்டலத்திற்கான பயன்பாட்டில், ஒரு பிரதிநிதித்துவம் என்பது அலகுகள் நியூரான்கள் மற்றும் இணைப்புகள் சினாப்ஸ்கள் ஆகும். மூளை இணைப்பு மாதிரி ஒரு நெட்வொர்க்கில் மூன்று வகையான மூளை இணைப்பு மாதிரிகள் உள்ளன (ஸ்பார்ன்ஸ், ஓ. (2007). "உடற்கூறியல் (அல்லது கட்டமைப்பு) இணைப்பு" என்பது இணைக்கப்பட்ட "அலகுகளுக்கு" இடையே குறிப்பிட்ட உறவைக் கொண்ட உடற்கூறியல் இணைப்புகளைக் கொண்ட ஒரு வலையமைப்பை விவரிக்கிறது. சார்பு பண்புகள் சீரற்றதாக இருந்தால், அது "செயல்பாட்டு இணைப்பு" என்று வரையறுக்கப்படுகிறது. "பயனுள்ள இணைப்பு" அமைப்பில் உள்ள தனித்துவமான அலகுகளுக்கு இடையே காரணமான தொடர்புகளைக் கொண்டுள்ளது. முன்பு குறிப்பிட்டபடி, மூளை இணைப்பை மூன்று நிலைகளில் விவரிக்க முடியும். நுண் மட்டத்தில், இது மின் அல்லது இரசாயன ஒத்திசைவுகள் மூலம் நரம்பணுக்களை இணைக்கிறது. நரம்பணுக்களின் ஒரு நெடுவரிசையை மெசோலெவல் மற்றும் மூளையின் பகுதிகளில் ஒரு அலகாக கருதலாம், இதில் அதிக எண்ணிக்கையிலான நரம்பணுக்கள் மற்றும் நரம்பணுக்களின் எண்ணிக்கையை மேக்ரோ மட்டத்தில் அலகுகளாகக் கொண்டுள்ளன. பிந்தைய வழக்கில் இணைப்புகள் பிராந்தியங்களுக்கு இடையிலான பாதைகள், பெரிய அளவிலான இணைப்பை உருவாக்குகின்றன. படம் 2 மூன்று வகையான இணைப்புகளைக் காட்டுகிறது. இயக்கப்பட்ட வரைபடங்களைப் பயன்படுத்தி பகுப்பாய்வு செய்யப்படுகிறது (பார்க்க ஸ்பார்ன்ஸ், ஓ. (2007) மற்றும் ஹில்ஜெடாக், சி. சி. (2002). கட்டமைப்பு மூளை இணைப்பு வகைகளில், இணைப்பு ஒரு அரிதான மற்றும் இயக்கப்படும் வரைபடமாகும். செயல்பாட்டு மூளை இணைப்பு இருதரப்பு வரைபடங்களைக் கொண்டுள்ளது. பயனுள்ள மூளை இணைப்பு ஊடாடும் காரணம் மற்றும் விளைவு உறவுகளுடன் இரு திசையில் உள்ளது. இணைப்பின் மற்றொரு பிரதிநிதித்துவம் மேட்ரிக்ஸ் பிரதிநிதித்துவம் ஆகும் (பார்க்க ஸ்பார்ன்ஸ், ஓ. (2007). ஹில்ஜெடாக், சி. சி. (2002) மூளை இணைப்பின் கணக்கீட்டு பகுப்பாய்வை விவரிக்கிறது. மூளை செயல்பாட்டின் மாடுலர் மாதிரிகள் அர்பிப், எம். ஏ. (2007) மாடுலர் மாதிரிகளை பின்வருமாறு விவரிக்கிறது. மூளையின் மாடுலர் மாதிரிகள் ஒரு சிக்கலான அமைப்பை கட்டமைப்பு தொகுதிகளாக (எ. கா., மூளை பகுதிகள், அடுக்குகள், நெடுவரிசைகள்) அல்லது செயல்பாட்டு தொகுதிகளாக (ஸ்கீமாக்கள்) சிதைப்பதன் மூலமும், ஒட்டுமொத்த செயல்பாட்டை வழங்கும் போட்டி மற்றும் ஒத்துழைப்பின் வடிவங்களை ஆராய்வதன் மூலமும் புரிந்துகொள்ள உதவுகின்றன. இந்த வரையறை செயல்பாட்டு இணைப்பில் வரையறுக்கப்பட்டதைப் போன்றது அல்ல. மட்டு அணுகுமுறை அறிவாற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கும் நோக்கம் கொண்டது மற்றும் சிக்கலான நிலையில், உடற்கூறியல் ரீதியாக வரையறுக்கப்பட்ட மூளை பகுதிகளுக்கும் (மூளை இணைப்பில் மேக்ரோ லெவல் என வரையறுக்கப்படுகிறது) நரம்பணு மட்டத்தில் உள்ள கணக்கீட்டு மாதிரிக்கும் இடையில் உள்ளது. மாடலிங்கிற்கான தொகுதிகளின் மூன்று பார்வைகள் உள்ளன. அவை (1) மூளை கட்டமைப்புகளுக்கான தொகுதிகள், (2) திட்டங்களாக தொகுதிகள், மற்றும் (3) இடைமுகங்களாக தொகுதிகள். படம் 3 சாக்கேட்டுகளின் ரிஃப்ளெக்ஸ் கட்டுப்பாட்டுக்கான மாதிரியின் மட்டு வடிவமைப்பை வழங்குகிறது (அர்பிப், எம். ஏ. (2007). இது இரண்டு முக்கிய தொகுதிகளை உள்ளடக்கியது, ஒன்று உயர்ந்த கொலிகுலஸ் (எஸ்சி) மற்றும் மூளைத்தண்டுக்கு ஒன்று. இவை ஒவ்வொன்றும் துணை தொகுதிகளாக சிதைக்கப்படுகின்றன, ஒவ்வொரு துணை தொகுதியும் உடலியல் ரீதியாக வரையறுக்கப்பட்ட நியூரான்களின் வரிசையை வரையறுக்கிறது. படம் 3 (பி) இல் படம் 3 (ஏ) இன் மாதிரி மிகப் பெரிய மாதிரியில் உட்பொதிக்கப்பட்டுள்ளது, இது பெருமூளை புறணி (முன்-எல்ஐபி விஸ், சிடிஎக்ஸ், எல்ஐபி, பிஎஃப்சி மற்றும் எஃப்இஎஃப் தொகுதிகளால் குறிக்கப்படுகிறது), தாலமஸ் மற்றும் அடித்தள கேங்லியாவின் பல்வேறு பகுதிகளை உள்ளடக்கியது. மாடல் உண்மையில் மாடுலர் சிதைவின் இந்த மேல் மட்டத்தில் பகுப்பாய்வு செய்யப்படலாம் என்றாலும், அடிப்படை கேங்லியாவிற்குள் நேரடி மற்றும் மறைமுக பாதைகளை வேறுபட்ட பண்பேற்றத்தில் (எஸ்என்சியிலிருந்து எழும் 2 அம்புகள்) டோபமைனின் பங்கை நாம் கிண்டல் செய்ய வேண்டுமானால், படம் 3 (சி) இல் காட்டப்பட்டுள்ளபடி, அடித்தள கேங்லியா, பி. ஜி. யை மேலும் சிதைக்க வேண்டும் (க்ரோலி, எம். (1997)). நரம்பியல் உருவகப்படுத்துதல் மொழி (என். எஸ். எல்) பெரிய அளவிலான பொது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு ஒரு உருவகப்படுத்துதல் அமைப்பை வழங்குவதற்காக உருவாக்கப்பட்டுள்ளது. மூளை மாதிரியாக்கத்திற்கு ஒரு பொருள் சார்ந்த அணுகுமுறையை உருவாக்க இது ஒரு சூழலை வழங்குகிறது. ஒத்த பண்புகள் மற்றும் ஒத்த இணைப்பு வடிவங்களைக் கொண்ட அடிப்படை தரவு அமைப்பு நரம்பியல் அடுக்குகளைக் கொண்ட நரம்பியல் மாதிரிகளை என்எஸ்எல் ஆதரிக்கிறது. என். எஸ். எல். ஐப் பயன்படுத்தி உருவாக்கப்பட்ட மாதிரிகள் மூளை செயல்பாட்டு தரவுத்தளத்தில் (பி. ஓ. டி. பி) படிநிலையாக ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட தொகுதிகளாக ஆவணப்படுத்தப்பட்டுள்ளன, அவை குறைந்த நிலைகளாக சிதைக்கப்படலாம். செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பிரிவு 2.4 இல் குறிப்பிட்டுள்ளபடி, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் (ஏஎன்என்) அல்லது இப்போது அழைக்கப்படும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் வளர்ச்சி, உயிரியல் நரம்பணு நெட்வொர்க்கின் உருவகப்படுத்துதலாகத் தொடங்கியது மற்றும் செயற்கை நரம்பணுக்களைப் பயன்படுத்தியது. முக்கிய வளர்ச்சிப் பணிகள் கற்றல் செயல்முறையுடன் தொழில்துறை பயன்பாடுகளுக்குச் சென்றுள்ளன. சிக்கலான பிரச்சினைகள் அனுமானங்களை எளிமைப்படுத்துவதன் மூலம் தீர்க்கப்பட்டன. அனுபவத்திலிருந்து கற்றுக்கொள்வது போன்ற நரம்பியல் தொடர்பான செயல்திறனை அடைய வழிமுறைகள் உருவாக்கப்பட்டன. பின்னணி மற்றும் கண்ணோட்டம் மற்ற உள் குறிப்புகளில் உள்ளடக்கப்பட்டிருப்பதால், இங்கே விவாதம் மாதிரிகளின் வகைகளுக்கு மட்டுப்படுத்தப்பட்டுள்ளது. மாதிரிகள் அமைப்பு அல்லது நெட்வொர்க் மட்டத்தில் உள்ளன. ஒரு ஏஎன்என்-இன் நான்கு முக்கிய அம்சங்கள் இடவியல், தரவு ஓட்டம், உள்ளீட்டு மதிப்புகளின் வகைகள் மற்றும் செயல்படுத்தும் வடிவங்கள் (மீரல்ஸ், எம். ஆர். ஜி. (2003), முனகட்டா, டி. (1998)) ஆகும். இடவியல் பல அடுக்கு, ஒற்றை அடுக்கு அல்லது தொடர்ச்சியானதாக இருக்கலாம். தரவு ஓட்டம் பின்னூட்டத்துடன் மீண்டும் மீண்டும் அல்லது ஃபீட்ஃபார்வர்டு மாதிரியுடன் மீண்டும் மீண்டும் நிகழலாம். உள்ளீடுகள் பைனரி, பைபோலார் அல்லது தொடர்ச்சியானவை. செயல்படுத்தல் நேரியல், படி அல்லது சிக்மாய்டு ஆகும். பல அடுக்கு பெர்செப்ட்ரான் (எம்எல்பி) அனைத்து வகைகளிலும் மிகவும் பிரபலமானது, இது பொதுவாக பிழை வழிமுறையின் பின்-பரப்புதலுடன் பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது. ஒவ்வொரு நரம்பணு வெளியீடும் ஒவ்வொரு நரம்பணுவுடனும் அடுத்தடுத்த அடுக்குகளில் அடுக்குகளில் இணைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் அதே அடுக்கில் உள்ள நரம்பணுக்களுக்கு இடையே எந்த தொடர்பும் இல்லை. படம் 4 ஒரு அடிப்படை எம்எல்பி இடவியல் (மீரல்ஸ், எம். ஆர். ஜி. (2003)) மற்றும் ஒரு அடிப்படை தொலைத்தொடர்பு நெட்வொர்க் (சுப்பிரமணியன், எம். (2010)) ஆகியவற்றைக் காட்டுகிறது. தொலைத்தொடர்பு நெட்வொர்க்கில் உள்ள முனைகளில் உள்ள திசைவிகளை எம்எல்பி தொழில்நுட்பத்தில் உள்ள நியூரான்கள் மற்றும் ஒத்திசைவுகளுக்கான இணைப்புகளுடன் ஒப்பிடலாம். கணக்கீட்டு நரம்பணு மாதிரிகள் கணக்கீட்டு நரம்பியல் என்பது பொறியியல், உயிரியல், கட்டுப்பாட்டு அமைப்புகள், மூளை செயல்பாடுகள், இயற்பியல் அறிவியல் மற்றும் கணினி அறிவியல் ஆகியவற்றை ஒருங்கிணைக்கும் ஒரு இடைநிலைத் துறையாகும். இது அயனிகள், நரம்பணுக்கள் மற்றும் ஒத்திசைவுகளின் கீழ் மட்டங்களில் செய்யப்பட்ட அடிப்படை வளர்ச்சி மாதிரிகள் மற்றும் நரம்பணுக்களுக்கு இடையே தகவல் பரப்புதல் ஆகியவற்றைக் கொண்டுள்ளது. இந்த மாதிரிகள் உயர் மட்ட மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான தொழில்நுட்பத்தை நிறுவியுள்ளன. அவை நரம்பணுக்களில் உள்ள இரசாயன மற்றும் மின் செயல்பாடுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, இதற்காக மின் சமமான சுற்றுகள் உருவாக்கப்படுகின்றன. உயிரணுக்குள் முக்கியமாக பொட்டாசியம் அயனிகள் மற்றும் வெளியே சோடியம் அயனிகளைக் கொண்ட நரம்பணுக்கான ஒரு எளிய மாதிரி சமநிலையின் கீழ் சவ்வில் ஒரு மின்சார ஆற்றலை நிறுவுகிறது, அதாவது, வெளிப்புற செயல்பாடு இல்லை, நிலை. இது ஓய்வு சவ்வு ஆற்றல் என்று அழைக்கப்படுகிறது, இது நெர்ன்ஸ்ட் சமன்பாடு (நெர்ன்ஸ்ட், டபிள்யூ. (1888)) மூலம் தீர்மானிக்கப்படலாம். சவ்வின் ஒரு திட்டுக்கான சமமான மின் சுற்று, எடுத்துக்காட்டாக ஒரு ஆக்சான் அல்லது டென்ட்ரைட், படம் 5 இல் காட்டப்பட்டுள்ளது. EK மற்றும் ENA முறையே பொட்டாசியம் மற்றும் சோடியம் சேனல்களுடன் தொடர்புடைய ஆற்றல்கள் மற்றும் RK மற்றும் RNa ஆகியவை அவற்றுடன் தொடர்புடைய எதிர்ப்புகள் ஆகும். சி என்பது சவ்வின் கொள்ளளவு மற்றும் I என்பது மூல மின்னோட்டம், இது சோதனை ஆதாரமாகவோ அல்லது சமிக்ஞை ஆதாரமாகவோ (செயல் திறன்) இருக்கலாம். ஒரு நியூரானில் உள்ள பொட்டாசியம்-சோடியம் சேனல்களுக்கான ஓய்வு திறன் சுமார்-65 மில்லிவோல்ட் ஆகும். சவ்வு மாதிரி செல் சவ்வின் ஒரு சிறிய பகுதிக்கானது; பெரிய பிரிவுகளுக்கு இது போன்ற பிரிவுகளைச் சேர்ப்பதன் மூலம் நீட்டிக்கப்படலாம், இது பெட்டிகள் என்று அழைக்கப்படுகிறது, அளவுரு மதிப்புகள் ஒரே மாதிரியாகவோ அல்லது வேறுபட்டதாகவோ இருக்கும். பெட்டிகள் அச்சு எதிர்ப்பு என்று அழைக்கப்படும் எதிர்ப்பால் அடுக்கி வைக்கப்படுகின்றன. படம் 6 சவ்வு மாதிரியின் மீது உருவாக்கப்பட்ட ஒரு நியூரானின் கம்பார்ட்மெண்டல் மாதிரியைக் காட்டுகிறது. டென்ட்ரைட்டுகள் என்பது பிற நியூரான்களிலிருந்து உள்ளீடுகளைப் பெறும் போஸ்ட்சினாப்டிக் ஏற்பிகள் ஆகும்; மேலும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட ஆக்சான் முனையங்களைக் கொண்ட ஆக்சான் நரம்பியக்கடத்திகளை மற்ற நியூரான்களுக்கு அனுப்புகிறது. இரண்டாவது கட்டுமானத் தொகுதி ஹோட்ஜ்கின்-ஹக்ஸ்லி (எச். எச்) செயல் திறனின் மாதிரியாகும். டென்ட்ரைட்களில் இருந்து வரும் சவ்வு ஆற்றல் ஓய்வு சவ்வு திறனை விட அதிகமாக இருக்கும்போது, நரம்பணு உயிரணுவால் ஒரு துடிப்பு உருவாக்கப்பட்டு ஆக்சான் வழியாக பரப்பப்படுகிறது. இந்த துடிப்பு செயல் ஆற்றல் என்று அழைக்கப்படுகிறது மற்றும் எச். எச் மாதிரி என்பது மாதிரியின் வடிவமைப்பு மற்றும் அளவுரு மதிப்புகளின் தேர்வு மூலம் சோதனை தரவுகளுக்கு பொருந்தக்கூடிய சமன்பாடுகளின் தொகுப்பாகும். மற்ற வகை அயனிகளைக் கொண்ட மிகவும் சிக்கலான நியூரான்களுக்கான மாதிரிகள் சமமான சுற்றுவட்டத்தில் ஒவ்வொரு அயனி சேனலுக்கும் கூடுதல் பேட்டரி மற்றும் எதிர்ப்பு ஜோடிகளைச் சேர்ப்பதன் மூலம் பெறப்படலாம். அயனி சேனல் செயலற்ற அல்லது செயலில் இருக்கலாம், ஏனெனில் அவை மின்னழுத்தத்தால் இணைக்கப்படலாம் அல்லது ஈந்தணைவிகளாக இருக்கலாம். செயலில் உள்ள சேனல் சூழ்நிலையைக் கையாள நீட்டிக்கப்பட்ட எச். எச் மாதிரி உருவாக்கப்பட்டுள்ளது. உடலியல் ரீதியாக ஒருவருக்கொருவர் இணைக்கப்பட்டுள்ள நியூரான்கள் இருந்தாலும், தகவல் ஒரு பிளவு முழுவதும் வேதியியல் செயல்முறை மூலம் பெரும்பாலான ஒத்திசைவுகளில் பரவுகிறது. ஒத்திசைவுகளும் கணக்கீட்டு மாதிரியாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. சிக்கலின் அடுத்த நிலை செயல் ஆற்றல்களின் ஸ்ட்ரீம் ஆகும், அவை உருவாக்கப்படுகின்றன, அவற்றின் வடிவம் சமிக்ஞை கடத்தப்படுவதற்கான குறியீட்டு தகவல்களைக் கொண்டுள்ளது. அடிப்படையில் இரண்டு வகையான செயல் ஆற்றல்கள் அல்லது கூர்முனைகள் உள்ளன, அவை உருவாக்கப்படுகின்றன. ஒன்று "ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் தீ" (நாம் இதுவரை உரையாற்றியது), மற்றொன்று விகிதத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது. பிந்தையது ஒரு நீரோடை, அதன் விகிதம் மாறுபடும். ஒத்திசைவுகளின் குறுக்கே செல்லும் சமிக்ஞை பயன்பாட்டின் அடிப்படையில் ஒரு தீர்மானகரமான அல்லது சீரற்ற செயல்முறையாக வடிவமைக்கப்படலாம் (பிரிவு 3.7 ஐப் பார்க்கவும்). பார்வை அமைப்பில் உள்ள நியூரான்களின் நெடுவரிசை போன்ற நியூரான்களின் எண்ணிக்கையை கையாள வேண்டியிருக்கும் போது மற்றொரு உடற்கூறியல் சிக்கல் ஏற்படுகிறது. குழுவின் கூட்டு நடத்தையை கருத்தில் கொண்டு இது செய்யப்படுகிறது (கோட்டர், ஆர்., நீல்ஸன், பி., டைர்ஃப்ஜெல்ட்-ஜான்சன், ஜே., சோமர், எஃப். டி., & நார்தோஃப், ஜி. (2002)). ஸ்பைக்கிங் நியூரான் மாதிரிகள் செயல் திறன் அல்லது ஸ்பைக் எந்த தகவலையும் கொண்டு செல்வதில்லை. இது ஸ்பைக் ரயில் என்று அழைக்கப்படும் கூர்முனைகளின் நீரோட்டமாகும், இது அதன் எண்ணிக்கை மற்றும் கூர்முனைகளின் முறை மற்றும் கூர்முனைகளின் நேரம் ஆகியவற்றில் தகவல்களைக் கொண்டு செல்கிறது. போஸ்ட்சினாப்டிக் ஆற்றல் நேர்மறையாக இருக்கலாம், உற்சாகமான சினாப்ஸ் அல்லது எதிர்மறை, தடுப்பு சினாப்ஸ். மாடலிங்கில், போஸ்ட்சினாப்டிக் நியூரானில் டென்ட்ரைட்களால் பெறப்பட்ட போஸ்ட்சினாப்டிக் ஆற்றல்கள் ஒருங்கிணைக்கப்படுகின்றன, மேலும் ஒருங்கிணைந்த ஆற்றல் ஓய்வு திறனை மீறும் போது, நியூரான் அதன் ஆக்சானுடன் ஒரு செயல் திறனை செலுத்துகிறது. இந்த மாதிரி பிரிவு 2.3 இல் குறிப்பிடப்பட்டுள்ள ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் தீ (ஐ. எஃப்) மாதிரியாகும். IF மாதிரியுடன் நெருக்கமாக தொடர்புடையது ஸ்பைக் ரெஸ்பான்ஸ் மாடல் (SRM) (கெர்ஸ்ட்னர், டபிள்யூ. (1995) பக்கங்கள் 738-758) என்று அழைக்கப்படும் ஒரு மாதிரியாகும், இது உள்ளீட்டு தூண்டுதல் சமிக்ஞையுடன் சுருக்கப்பட்ட உந்துவிசை செயல்பாட்டு பதிலைப் பொறுத்தது. இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை ஊக்குவிக்க உருவாக்கப்பட்ட ஏராளமான மாதிரிகளுக்கு ஒரு தளத்தை உருவாக்குகிறது. ஸ்பைக் ரயிலின் ஐ. எஃப் மற்றும் எஸ். ஆர் மாதிரி வகை I நியூரான்களில் நிகழ்கிறது, இதில் பூஜ்ஜியத்திலிருந்து தொடங்கும் தூண்டுதல் மின்னோட்டத்தின் அதிகரிப்புடன் நிகழ்வின் ஸ்பைக் விகிதம் அல்லது ஸ்பைக் அதிர்வெண் சீராக அதிகரிக்கிறது. ஸ்பைக் ரயில் உற்பத்தியின் மற்றொரு நிகழ்வு வகை II நியூரான்களில் நிகழ்கிறது, அங்கு துப்பாக்கிச் சூடு ஓய்வு திறன் வரம்பில் நிகழ்கிறது, ஆனால் பூஜ்ஜியமற்ற அதிர்வெண்ணுக்கு ஒரு குவாண்டம் ஜம்புடன். ஸ்பைக் ரயிலின் விகிதத்தைப் (அதிர்வெண்) பயன்படுத்தி மாதிரிகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன, அவை விகித அடிப்படையிலான மாதிரிகள் என்று அழைக்கப்படுகின்றன. நரம்பு மண்டலத்தின் செயல்பாடுகளைப் புரிந்துகொள்வதற்கு முக்கியமானது என்னவென்றால், நரம்பணுவில் உள்ள செயல் திறனால் செய்தி எவ்வாறு குறியிடப்பட்டு கொண்டு செல்லப்படுகிறது. பரப்பப்படும் சமிக்ஞை எவ்வாறு ஸ்பைக்குகளில் குறியிடப்படுகிறது என்பது குறித்து இரண்டு கோட்பாடுகள் உள்ளன, இது துடிப்பு குறியீடு அல்லது விகிதக் குறியீடு. முதலாவதாக, போஸ்ட்சினாப்டிக் ரிசீவரால் காணப்பட்டபடி, தூண்டுதல் நேரத்திலிருந்து முதல் ஸ்பைக் நேர தாமதமே குறியீட்டை தீர்மானிக்கிறது. விகிதக் குறியீட்டில், குறியீட்டை பாதிக்கும் ஸ்பைக் சராசரி விகிதம் இது. ஒவ்வொரு சந்தர்ப்பத்திலும் உண்மையான உடலியல் நிகழ்வு எது என்பது உறுதியாகத் தெரியவில்லை. இருப்பினும், இரண்டு நிகழ்வுகளும் கணக்கீட்டு ரீதியாக வடிவமைக்கப்படலாம் மற்றும் சோதனை முடிவுடன் பொருந்தக்கூடிய அளவுருக்கள் மாறுபடும். துடிப்பு முறை மாதிரிக்கு மிகவும் சிக்கலானது மற்றும் ஏராளமான விரிவான நரம்பணு மாதிரிகள் மற்றும் மக்கள்தொகை மாதிரிகள் கெர்ஸ்ட்னர் மற்றும் கிஸ்ட்லர் ஆகியோரால் கெர்ஸ்ட்னர், டபிள்யூ., & கிஸ்ட்லர், டபிள்யூ. (2002) மற்றும் ஸ்டெர்ராட், டி., கிரஹாம், பி., கில்லிஸ், ஏ., & வில்ஷா, டி. (2011) இன் அத்தியாயம் 8 இல் விவரிக்கப்பட்டுள்ளன. எஸ்ஆர் மாதிரியுடன் தொடர்புடைய மற்றொரு முக்கியமான பண்பு ஸ்பைக்-டைம்-டிபெண்டன்ட்-பிளாஸ்டிசிட்டி ஆகும். இது சினாப்ஸின் பிளாஸ்டிசிட்டி குறித்த ஹெப்பின் அனுமானத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது, இது "ஒன்றாக சுடும் நியூரான்கள் ஒன்றாக இணைகின்றன" என்று கூறுகிறது. இது சினாப்ஸை நீண்ட கால ஆற்றலாக (எல்டிபி) அல்லது நீண்ட கால மனச்சோர்வாக (எல்டிடி) ஆக்குகிறது. முந்தையது இரண்டு நரம்பணுக்களுக்கு இடையிலான ஒத்திசைவுகளை வலுப்படுத்துவதாகும், போஸ்ட்சினாப்டிக் ஸ்பைக் தற்காலிகமாக பிரசினாப்டிக் ஸ்பைக்கிற்குப் பிறகு உடனடியாகப் பின்தொடர்கிறது. இது தலைகீழாக இருந்தால், அதாவது, போஸ்ட்சினாப்டிக் ஸ்பைக்கிற்குப் பிறகு பிரசினாப்டிக் ஸ்பைக் ஏற்படுகிறது. ஜெர்ஸ்ட்னர், டபிள்யூ. & கிஸ்ட்லர், டபிள்யூ. (2002) அத்தியாயம் 10 இல் மற்றும் ஸ்டெர்ராட், டி., கிரஹாம், பி., கில்லிஸ், ஏ., & வில்ஷா, டி. (2011) அத்தியாயம் 7 இல் பிளாஸ்டிசிட்டி மற்றும் குறியீடு குறித்த ஹெபியன் மாதிரிகள் தொடர்பான பல்வேறு மாதிரிகள் பற்றி விவாதிக்கின்றன. நரம்பு அமைப்பு நெட்வொர்க் மாதிரிகள் சிறிய, நடுத்தர மற்றும் பெரிய நெட்வொர்க்குகளுக்கான மாதிரிகளை உருவாக்குவதில் உள்ள சவால், ஹாட்ஜ்கின்-ஹக்ஸ்லி நரம்பியல் மாதிரியை செல்லுபடியாகும் எளிமைப்படுத்தும் அனுமானங்களைச் செய்வதன் மூலமும், அந்த மாதிரிகளை வடிவமைப்பதற்கு பொருத்தமாக விரிவுபடுத்துவதன் மூலமும் சிக்கலைக் குறைப்பதாகும் (பார்க்கவும் அத்தியாயம் 9 ஸ்டெர்ராட், டி., கிரஹாம், பி., கில்லிஸ், ஏ., & வில்ஷா, டி. (2011), கோட்டர், ஆர்., நீல்ஸன், பி., டைர்ஃப்ஜெல்ட்-ஜான்சன், ஜே., சோமர், எஃப். டி., & நார்தோஃப், ஜி. (2002), மற்றும் அத்தியாயம் 9 கெர்ஸ்ட்னர், டபிள்யூ., & கிஸ்ட்லர், டபிள்யூ. (2002)). நெட்வொர்க் மாதிரிகள் கார்டெக்ஸின் பல்வேறு நிலைகள் வழியாக பரவும் நியூரான்களின் நெட்வொர்க் அல்லது பல நிலை நியூரான்களாக ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட நியூரான் மக்கள்தொகை என வகைப்படுத்தப்படலாம். நியூரானின் இடஞ்சார்ந்த நிலை 1-, 2-அல்லது 3-பரிமாணமாக இருக்கலாம்; பிந்தையவை உள்ளூர் பிராந்தியத்துடன் தொடர்புடையவை என்பதால் சிறிய-உலக நெட்வொர்க்குகள் என்று அழைக்கப்படுகின்றன. நரம்பணு தூண்டுதலாகவோ அல்லது தடுப்பாகவோ இருக்கலாம், ஆனால் இரண்டுமே இல்லை. மாடலிங் வடிவமைப்பு இது நரம்பியல் மாதிரியின் செயற்கை நரம்பணு அல்லது உயிரியல் நரம்பணு என்பதைப் பொறுத்தது. ஃபயரிங் முறைக்கு வகை I அல்லது வகை II தேர்வு செய்யப்பட வேண்டும். நியூரான்களில் சமிக்ஞை செய்வது விகிதம் அடிப்படையிலான நியூரான்கள், ஸ்பைக்கிங் ரெஸ்பான்ஸ் நியூரான்கள் அல்லது ஆழமான மூளை தூண்டப்பட்டதாக இருக்கலாம். நெட்வொர்க்கை ஃபீட்ஃபார்வர்டு அல்லது தொடர்ச்சியான வகையாக வடிவமைக்கலாம். கணக்கீட்டு வள திறன்களுக்காக நெட்வொர்க்கை அளவிட வேண்டும். பெரிய அளவிலான தாலமோகார்டிகல் அமைப்புகள் ப்ளூ பிரைன் திட்டத்தின் (மார்கம், எச். (2006)) முறையில் கையாளப்படுகின்றன. நரம்பு மண்டல மேம்பாட்டு மாதிரிகள் HH மாதிரியை அடிப்படையாகக் கொண்ட நரம்பியல் வலையமைப்பின் நடத்தைக்கு ஒத்த உடற்கூறியல் உடலியல் மற்றும் உருவவியல் வளர்ச்சியை மாதிரியாக்குவதற்கு பொதுவான மாடலிங் கருத்துக்கள் எதுவும் இல்லை. ஷாங்கிள், டபிள்யூ. ஆர்., ஹரா, ஜே., ஃபாலன், ஜே. எச்., மற்றும் லேண்டிங், பி. எச். (2002) ஆகியவை கணக்கீட்டு மாதிரிகளுக்கு வளரும் மனித பெருமூளை புறணி நரம்பியல் சார்ந்த தரவுகளின் பயன்பாட்டை விவரிக்கின்றன. ஸ்டெர்ராட், டி., கிரஹாம், பி., கில்லிஸ், ஏ., & வில்ஷா, டி. (2011) நரம்பு செல் உருவவியல், செல் உடலியல், செல் வடிவமைப்பு, கண் ஆதிக்கத்தின் வடிவங்கள் மற்றும் நரம்பு செல் மற்றும் தசைகளுக்கு இடையிலான தொடர்பு மற்றும் ரெட்டினோடோபிக் வரைபடங்களின் வளர்ச்சியில் கணக்கீட்டு மாதிரியின் நரம்பு மண்டலத்தின் அம்சங்களைப் பற்றி விவாதிக்கவும். கரேரா-பெர்பினன், எம். ஏ. & குட்ஹில், ஜி. ஜே. (2002) காட்சி புறணி கணினிமயமாக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் உகப்பாக்கம் கையாள்வது. மாடலிங் கருவிகள் ஏராளமான மாதிரிகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ள நிலையில், தகவல்களைப் பரப்புவதற்கான கருவிகளும், மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான தளங்களும் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. ஜெனீசிஸ், நியூரான், எக்ஸ்பிபி மற்றும் நியோசிம் போன்ற பல பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட கருவிகள் கிடைக்கின்றன, அவை ஹக்கா, எம். (2002) ஆல் விவாதிக்கப்படுகின்றன. மேலும் காண்க இணைப்புவாதம் கணக்கீட்டு நரம்பியல் நரம்பியல் அல்லாத ஸ்பைக்கிங் நரம்பணு ட்ரையூன் மூளை குறிப்புகள் கணக்கீட்டு நரம்பியல் நரம்பியல் நரம்பியல் சுற்றுகள் அறிவாற்றல் மாடலிங்